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淘宝小程序开发文档,浙江seo外包,在哪里买域名,赤峰市做网站公司双指针算法有时候也叫尺取法或者滑动窗⼝,是⼀种优化暴⼒枚举策略的⼿段: 当我们发现在两层for循环的暴⼒枚举过程中,两个指针是可以不回退的,此时我们就可以利⽤两个指针不回退的性质来优化时间复杂度。因为双指针算法中&#x…

双指针算法有时候也叫尺取法或者滑动窗⼝,是⼀种优化暴⼒枚举策略的⼿段:

  • 当我们发现在两层for循环的暴⼒枚举过程中,两个指针是可以不回退的,此时我们就可以利⽤两个指针不回退的性质来优化时间复杂度。
  • 因为双指针算法中,两个指针是朝着同⼀个⽅向移动的,因此也叫做同向双指针。
    注意:希望⼤家在学习该算法的时候,不要只是去记忆模板,⼀定要学会如何从暴⼒解法优化成双指针算法。不然往后遇到类似题⽬,你可能压根都想不到⽤双指针去解决。
UVA11572 唯一的雪花 Unique Snowflakes - 洛谷

解法1:暴力枚举:2层for循环
借助哈希表判断枚举的子数组中,所有的元素都不相同
解法2:利用单调性,使用同向双指针来优化
在一个数组中,选择一个最长连续的区域,所有的元素都不相同
当我们「暴⼒枚举」的过程中,固定⼀个起点位置left,然后right之后向后遍历时。当right第
⼀次扫描到⼀个位置,使[left,right]这个区间「出现重复字符」,此时我们会发现:

  • right ⽆需再向后遍历,因为继续向后⾛也是「不合法」的;
  • left向后移动⼀格之后,right指针也不⽤回退,因为我们已经维护出来[left,right]区间的信息,并且left+1为起点的最优解⼀定不会⽐left为起点的好。
    当我们发现暴⼒枚举的「两个指针不回退」时,就可以⽤「滑动窗⼝」优化:
  • 初始化:
left = 1; 
right = 1;
unordered_map<int, int> mp;
  • 进窗⼝:right 位置元素记录到统计次数的哈希表中;
mp[a[right]] ++;
  • 判断:当哈希表中right 位置的值出现超过1 次之后,窗⼝内⼦串不合法;
mp[a[right]] > 1;
  • 出窗⼝:让left 所指位置的元素在哈希表中的次数减⼀;
mp[a[left]] --;
  • 更新结果:判断结束之后,窗⼝合法,此时更新窗⼝的⼤⼩
ret = max(ret, right-left+1);
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 1e6 + 10;
int n;
int a[N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);int T; cin >> T;while (T--){cin >> n;for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];//初始化int left = 1, right = 1, ret = 0;unordered_map<int, int> mp;while (right <= n){//进窗口mp[a[right]]++;//判断while (mp[a[right]] > 1){mp[a[left]]--;left++;}//窗口合法,更新结果ret = max(ret, right-left+1);right++;}cout << ret << endl;} return 0;
}
P1638 逛画展 - 洛谷

当我们「暴⼒枚举」的过程中,固定⼀个起点位置left ,然后right之后向后遍历时。当[left,right]第⼀次扫描到⼀个位置,使[left,right]这个区间已经「包含了所有的数时」,此时我们会发现:

  • right ⽆需再向后遍历,因为继续向后⾛肯定不是「最优解」;
  • left向后移动⼀格之后,right指针也不⽤回退,因为我们已经维护出来[left,right]区间的信息,能够快速得出[left,right]区间「是否合法」,⽽且最「优右端点」铁定不在right左边。
    当我们发现「暴⼒枚举」的两个指针「不回退」时,就可以⽤「滑动窗⼝」优化:
  • 初始化
left = 1;
right = 1;
int mp[];
kind = 0;
  • 进窗⼝:right位置元素记录到统计次数的哈希表中,如果次数是0变1 ,说明窗⼝内多了「⼀种」字符,记录⼀下;
mp[a[right]]++;
//0->1
kind++
  • 判断:当窗⼝内字符种类等于m 时,窗⼝合法,right 停⽌右移,接下来需要出窗⼝;
m == kind;
  • 出窗⼝:让left所指位置的元素在哈希表中的次数减⼀,如果次数是1变0 ,说明窗⼝内少了「⼀种」字符,记录⼀下;
mp[a[left]]--;
//1->0
kind--;
  • 更新结果:在判断成⽴时,窗⼝合法,此时更新窗⼝的⼤⼩
ret = min(ret, right-left+1);
begin = left;
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;const int N = 1e6 + 10, M = 2e3 + 10;int n, m;
int a[N];
int kind;
int mp[N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n >> m;for (int i = 1; i <= n; i++) cin >> a[i];int left = 1, right = 1;int ret = n, begin = 1;while (right <= n){//进窗口if (mp[a[right]]++ == 0) kind++;//判断while (kind == m){//更新结果int len = right-left+1;if (len < ret){ret = len;begin = left;}//出窗口if (mp[a[left]]-- == 1) kind--;left++;}right++;}cout << begin << " " << begin+ret-1 << endl;return 0;
}
字符串

当我们「暴⼒枚举」的过程中,固定⼀个起点位置left ,然后right之后向后遍历时。当right第
⼀次扫描到⼀个位置,使[left, right]这个区间已经「包含了所有的⼩写字⺟时」,此时我们会发现:

  • right ⽆需再向后遍历,因为继续向后⾛肯定不是「最优解」;
  • left向后移动⼀格之后,right指针也不⽤回退,因为我们已经维护出来[left, right]区间的信息,能够快速得出[left+1, right]区间「是否合法」,⽽且最「优右端点」铁定不在right左边。
    当我们发现「暴⼒枚举」的两个指针「不回退」时,就可以⽤「滑动窗⼝」优化:
  • 进窗⼝:right位置元素记录到统计次数的哈希表中,如果次数是0变1 ,说明窗⼝内多了「⼀种」字符,记录⼀下;
  • 判断:当窗⼝内字符种类等于m 时,窗⼝合法,right 停⽌右移,接下来需要出窗⼝;
  • 出窗⼝:让left所指位置的元素在哈希表中的次数减⼀,如果次数是1变0 ,说明窗⼝内少了「⼀种」字符,记录⼀下;
  • 更新结果:在判断成⽴时,窗⼝合法,此时更新窗⼝的⼤⼩。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;string s;
int mp[26];
int kind;int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> s;int n = s.size();int ret = n;for (int left = 0, right = 0; right < n; right++){//进窗口if (mp[s[right] - 'a']++ == 0) kind++;//判断while (kind == 26){//更新结果ret = min(ret, right-left+1);//出窗口if (mp[s[left] - 'a']-- == 1) kind--;left++;}}cout << ret << endl;return 0;
}
丢手绢

![[Pasted image 20250402171658.png]]

分成两段分析
[left, right]以及[right, left]
left, right区间内的距离是k
right, left的距离是sum-k
其中sum是整个圆圈的长度
当我们「暴⼒枚举」的过程中,固定⼀个起点位置left ,然后right之后向后遍历时,记k为[left, right]之间的距离。当right第⼀次扫描到k x 2 >= sum时,此时我们会发现:

  • right ⽆需再向后遍历,因为继续向后⾛的结果⼀定不是最优的;
  • left向后移动⼀格之后,right指针也不⽤回退,因为我们已经维护出来[left, right]区间的信息,right回退也不是最优解。
    当我们发现暴⼒枚举的「两个指针不回退」时,就可以⽤「滑动窗⼝」优化:
  • 进窗⼝:right 位置与前⼀个位置的距离累加到k 中;
  • 判断:k × 2 ≥ sum 时,此时right 指针不⽤前进,应该让left 所指的元素出窗⼝
  • 出窗⼝:让left 所指位置与前⼀个位置的距离累减到k 中;
  • 更新结果:需要在两个地⽅更新:
    a. 判断结束之后,此时[left, right]之间可能是最优解,⽤k 更新结果;
    b. 判断成⽴的时候,此时[right, left]之间可能是最优解,⽤sum - k更新结果。
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;typedef long long LL;
const int N = 1e5 + 10;
int n;
LL a[N];int main()
{ios::sync_with_stdio(false);cin.tie(0);cin >> n;LL sum = 0;for (int i = 1; i <= n; i++) {cin >> a[i];sum += a[i];}int left = 1, right = 1;LL k = 0;LL ret = 0;while (right <= n){k += a[right];while (2 * k >= sum){//用sum-kret = max(ret, sum - k);k -= a[left++];}//用kret = max(ret, k);right++;}cout << ret << endl;return 0;
}
http://www.dtcms.com/wzjs/8472.html

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